MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898051853 · doi:10.1177/2292550318800502

Feasibility of Implementing a Breast Reconstruction Database

2018· article· en· W2898051853 sur OpenAlexaffabout
Connor McGuire, Laura Allen, Martin LeBlanc

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDatabaseInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess whether implementing a breast reconstruction database would be feasible in terms of time commitment, cost, and overall benefits in a tertiary-care hospital. METHODS: A survey was sent to 40 Canadian plastic surgeons who have a practice focused on breast reconstruction. The survey assessed demographics, practice characteristics, database use, and opinions on database construction. Univariate descriptive analyses were performed on all variables. RESULTS: Thirty-one surgeons responded to the survey (77.5%). Most were from Ontario (29.1%) and worked in an academic center (83.9%). Of all, 45.3% of surgeons performed more than 50 breast reconstructions yearly. Six (19.4%) surgeons utilized databases that were all started for quality improvement and research purposes. Databases included variables such as demographics, type of reconstruction, complications, surgeons involved, and type of implants. Data are input by research assistants (50%) for approximately 4.2 hours per month at a cost below 200$CAD per month. Databases are funded by research grants (50%), hospital funds (33.3%), and/or division funds (16.7%). Of the surgeons without databases, 60% have considered starting a database. Barriers include being too busy (72%) and impressions of the cost being too high (32%). Surgeons commonly felt that a database would be beneficial at their practice (80%), provincially (77.4%), and nationally (67.7%). CONCLUSIONS: Plastic surgeons are open to the idea of constructing a breast reconstruction database and that the costs and time required are lower than expected. Grants or integration with existing databases should be pursued on a provincial level first prior to pursuing a national database.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic SurgeryMême sujetBreast Implant and ReconstructionTravaux en français237 207